Naukowcy z University of Chicago Pritzker School of Molecular Engineering zbudowali rozciągliwy plaster, który analizuje dane zdrowotne bez wysyłania ich na żaden serwer. Cała sztuczna inteligencja działa bezpośrednio na skórze, a wynik pojawia się w milisekundach, nie sekundach.
Kluczowe fakty:
- Naukowcy z University of Chicago zbudowali rozciągliwy plaster, który analizuje dane zdrowotne bezpośrednio na skórze, bez wysyłania ich do chmury lub serwera – wynik pojawia się w milisekundach.
- Urządzenie zostało zaprojektowane m.in. do wykrywania migotania komór, gdzie standardowa analiza zdalna jest zbyt wolna, by nadążyć za zmianami elektrycznymi zachodzącymi w sercu.
- Plaster wykorzystuje organiczne tranzystory elektrochemiczne, które przetwarzają informację zarówno prądem elektrycznym, jak i ruchem jonów w żelowym elektrolicie, co nadaje im właściwości przypominające pamięć synaptyczną.
To urządzenie różni się od smartwatcha jedną rzeczą, ale kluczową. Zegarek zbiera dane i wysyła je dalej, do chmury, gdzie dopiero ktoś (a właściwie coś) je analizuje. Plaster zespołu profesora Sihonga Wanga liczy sam, na miejscu, w tkance elektronicznej, która rozciąga się jak ludzka skóra.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Sekundy, które kosztują życie
Migotanie komór to jedno z tych zaburzeń rytmu serca, w których liczy się czas, a nie procedura. Fale elektryczne przemieszczają się przez mięsień sercowy w milisekundach. Standardowe podejście do zdalnej analizy, gdzie dane lecą do serwera i wracają z wynikiem, po prostu nie nadąża.
„Sytuacja, w której obliczenia trzeba wykonać zdalnie, jest tu po prostu niewykonalna. To trwa zbyt długo” – mówi Sihong Wang, profesor inżynierii molekularnej w UChicago PME i współautor badania opublikowanego w Nature Electronics. „Ale jeśli masz urządzenie obliczeniowe, które potrafi przeprowadzić analizę wewnątrz ciała, to staje się możliwe.”
Zespół pracował nad tym od lat. Wcześniejsze projekty laboratorium Wanga obejmowały rozciągliwe układy tranzystorowe i elastyczny wyświetlacz OLED. Tym razem cel był inny: zbudować sieć tranzystorów wystarczająco dużą, żeby realnie analizowała dane zdrowotne, a nie tylko demonstrowała zasadę działania w warunkach laboratoryjnych.
Tranzystor, który pamięta
Sekret leży w organicznych tranzystorach elektrochemicznych. Nie działają jak te w tradycyjnych chipach krzemowych. Przetwarzają informację jednocześnie prądem elektrycznym i ruchem jonów w żelowym elektrolicie. Ponieważ elektrolit zachowuje informację przez pewien czas, każdy tranzystor ma coś w rodzaju własnej pamięci, podobnie jak synapsy w mózgu wzmacniają się lub słabną w zależności od tego, czego się uczą.
Zbudowanie takiej struktury nie było proste. Elastyczne podłoże nie znosi ciepła ani rozpuszczalników używanych w standardowej produkcji chipów. Żelowy elektrolit z kolei ma tendencję do rozlewania się, co groziło zwarciami między sąsiadującymi elementami. Rozwiązaniem okazał się specjalny polimerowy żel, który twardnieje w precyzyjne struktury pod wpływem światła UV. Ta technika pozwoliła upakować do 10 000 tranzystorów na centymetr kwadratowy.
Wyniki tego badania robią wrażenie, ale warto zachować chłodną głowę. Mamy tu dowód działania koncepcji w warunkach kontrolowanych, na danych z jednego oddanego ludzkiego serca i na modelu treningowym o skuteczności 83,5 procent w ocenie ryzyka zawału. To wciąż daleko od gotowego produktu medycznego, który trafi na rynek jutro. Droga od publikacji w Nature Electronics do certyfikowanego wyrobu medycznego zajmuje zwykle lata, a regulatorzy słusznie wymagają twardych dowodów klinicznych zanim pozwolą podłączyć taki system do realnej decyzji terapeutycznej, jak wstrząs elektryczny serca. To, co jednak wyróżnia ten projekt na tle setek innych doniesień o „przełomowych plastrach AI”, to skala. Dziesięć tysięcy tranzystorów na centymetr kwadratowy i metoda produkcji kompatybilna z fotolitografią oznaczają, że ktoś w końcu rozwiązał problem, który od lat blokował całą tę kategorię urządzeń: jak zbudować to nie w laboratoryjnym egzemplarzu, tylko w skali.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Dwa testy, dwie liczby
Zespół sprawdził urządzenie na dwóch zadaniach. W pierwszym wykorzystał dane z mapowania serca pochodzące z podarowanego ludzkiego organu, żeby sprawdzić, czy rozciągliwy układ potrafi lokalizować fronty fal elektrycznych odpowiedzialne za migotanie komór. Wynik: 99,6 procent dokładności, nawet gdy plaster był rozciągnięty do ponad półtora raza swojej pierwotnej długości.
W drugim teście sieć neuronowa wbudowana w układ analizowała dane osobiste (poziom cholesterolu, cukru we krwi, maksymalne tętno, pomiary EKG) i na tej podstawie szacowała ryzyko zawału serca. Tu dokładność wyniosła 83,5 procent.
Fangfang Xia, naukowiec komputerowy z Argonne National Laboratory i współautor badania, podsumowuje ideę projektu w jednym zdaniu: „Zamiast wysyłać dane na odległy serwer, możemy zacząć je rozumieć dokładnie tam, gdzie dzieje się życie.”
Praca powstała we współpracy z Argonne National Laboratory i została opublikowana w Nature Electronics 20 maja 2026 roku. Finansowanie zapewniły między innymi amerykańskie Office of Naval Research, National Institutes of Health oraz Departament Energii USA.
Co dalej z tą technologią
Wang nie ukrywa, że plaster kardiologiczny to jeden z wielu możliwych zastosowań. Jego zespół pracuje teraz nad połączeniem układu obliczeniowego z rozciągliwymi systemami komunikacji bezprzewodowej i bardziej zaawansowanymi czujnikami. Docelowo ma powstać platforma, która zbiera, analizuje i reaguje na dane zdrowotne w czasie rzeczywistym, bez pośrednictwa smartfona czy chmury.
Z technicznego punktu widzenia to podejście wpisuje się w szerszy trend edge computing w urządzeniach medycznych, gdzie obliczenia przenosi się jak najbliżej źródła danych, żeby ograniczyć opóźnienia, zużycie energii i ryzyko związane z transmisją danych medycznych przez sieć.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co to oznacza dla polskiej kardiologii i telemedycyny
W Polsce temat zdalnego monitorowania pacjentów kardiologicznych nie jest teorią, tylko realnie kontraktowanym świadczeniem. NFZ płaci za telemonitoring urządzeń wszczepialnych w trybie ambulatoryjnej opieki specjalistycznej od 2023 roku, a wycena procedury KOS-Zawał w ostatnim czasie wzrosła. Skala problemu, który mają rozwiązywać takie technologie, jest w naszym kraju ogromna: w 2024 roku ponad 660 tysięcy pacjentów otrzymało świadczenia z tytułu niewydolności serca, a NFZ wydał na nie blisko 3,6 miliarda złotych, czterokrotnie więcej niż dekadę wcześniej.
Piętnastego maja 2026 roku Sejm przyjął nowelizację ustaw, która ma rozbudować system e-Zdrowia o nowe funkcjonalności, w tym szersze wykorzystanie opieki zdalnej finansowanej ze środków Krajowego Planu Odbudowy. Regulacja przeszła przez Senat bez poprawek.
Warto pamiętać, że każde urządzenie tego typu, które trafiłoby do realnego użytku klinicznego w Unii Europejskiej, wpadnie w kategorię systemu AI wysokiego ryzyka w rozumieniu AI Act. Od 2 sierpnia 2026 roku placówka medyczna stosująca taki system musi zapewnić nadzór człowieka nad decyzją, prowadzić logi i raportować incydenty. To dodatkowa bariera regulacyjna, ale też mechanizm, który ma chronić pacjenta przed czarną skrzynką decydującą o wstrząsie elektrycznym serca bez możliwości weryfikacji.
Kilka faktów w skrócie:
- Globalny rynek urządzeń wearable dla medycyny ma w 2026 roku wartość rzędu 60-120 miliardów dolarów, w zależności od metodologii liczenia, i rośnie w tempie 20-30 procent rocznie.
- Segment urządzeń terapeutycznych (nie tylko monitorujących, ale i interweniujących) rośnie najszybciej ze wszystkich kategorii.
- W Polsce funkcjonują już komercyjne systemy telemonitoringu kardiologicznego, np. oferowane przez Telemedycynę Polską, obsługujące tysiące pacjentów rocznie.
Plaster z Chicago nie jest gotowy do wdrożenia w polskim szpitalu. Ale kierunek, w którym idzie, czyli obliczenia AI wykonywane na ciele pacjenta zamiast w chmurze, wpisuje się dokładnie w to, czego polski system ochrony zdrowia będzie potrzebował, kiedy telemonitoring stanie się nie dodatkiem, a standardem opieki.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym artykułu naukowego Nature Electronics opublikowanego 20.05.2026 oraz materiału SciTechDaily z 25.06.2026. Wykorzystano również dane rynkowe dotyczące segmentu wearable devices w medycynie oraz kontekst polskiej telemedycyny kardiologicznej, w tym Portal Samorządowy i Wsparcie dla Szpitala. Cytaty Sihonga Wanga i Fangfang Xii zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o dalszych etapach rozwoju technologii i ewentualnych badaniach klinicznych.
